FutureX: Enhance End-to-End Autonomous Driving via Latent Chain-of-Thought World Model

📄 arXiv: 2512.11226v1 📥 PDF

作者: Hongbin Lin, Yiming Yang, Yifan Zhang, Chaoda Zheng, Jie Feng, Sheng Wang, Zhennan Wang, Shijia Chen, Boyang Wang, Yu Zhang, Xianming Liu, Shuguang Cui, Zhen Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

💡 一句话要点

FutureX：基于潜在思维链世界模型的端到端自动驾驶增强方案

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动驾驶 端到端规划 世界模型 思维链 未来场景预测 轨迹优化 运动规划

📋 核心要点

  1. 端到端自动驾驶规划器在复杂动态环境中，仅依赖当前场景信息进行决策，导致规划结果次优。
  2. FutureX利用思维链（CoT）驱动的世界模型，预测未来场景演变，指导轨迹优化，提升规划合理性。
  3. 实验表明，FutureX在不牺牲效率的前提下，显著提升了现有方法的性能，例如TransFuser在NAVSIM上的PDMS提升了6.2。

📝 摘要（中文）

在自动驾驶中，端到端规划器从原始传感器数据学习场景表征，并利用它们生成运动规划或控制动作。然而，仅仅依赖当前场景进行运动规划可能导致在高度动态的交通环境中产生次优响应，因为自车动作会进一步改变未来场景。为了对未来场景的演变进行建模，我们利用世界模型来表示自车及其环境如何随时间相互作用和变化，这需要复杂的推理。思维链（CoT）通过预测一系列未来想法来指导轨迹细化，提供了一个有希望的解决方案。在本文中，我们提出了FutureX，这是一个CoT驱动的pipeline，它增强了端到端规划器，通过未来场景潜在推理和轨迹细化来执行复杂的运动规划。具体来说，Auto-think Switch检查当前场景，并决定是否需要额外的推理来产生更高质量的运动规划。一旦FutureX进入Thinking模式，潜在世界模型就会进行CoT引导的rollout，以预测未来场景表征，使Summarizer模块能够进一步细化运动规划。否则，FutureX在Instant模式下运行，以正向传递方式为相对简单的场景生成运动规划。大量的实验表明，FutureX通过产生更合理的运动规划和更少的碰撞来增强现有方法，而不会影响效率，从而实现了显著的整体性能提升，例如，在NAVSIM上，TransFuser的PDMS提高了6.2。

🔬 方法详解

问题定义：端到端自动驾驶规划器在处理复杂和动态的交通环境时，由于仅依赖当前时刻的感知信息，缺乏对未来场景演变的预测和推理能力，容易做出次优的决策，导致碰撞等问题。现有方法难以有效地模拟自车行为对未来环境的影响，从而限制了其在复杂场景下的应用。

核心思路：FutureX的核心思路是引入思维链（Chain-of-Thought, CoT）机制，结合世界模型，对未来场景进行预测和推理。通过模拟自车行为对未来环境的影响，生成一系列“未来想法”，从而指导轨迹的优化和改进。这种方法使得规划器能够更好地理解场景的动态变化，并做出更合理的决策。

技术框架：FutureX包含以下几个主要模块： 1. Auto-think Switch：根据当前场景的复杂程度，决定是否需要进行额外的推理。如果场景简单，则进入Instant模式，直接生成运动规划；如果场景复杂，则进入Thinking模式。 2. Latent World Model：在Thinking模式下，利用CoT引导的rollout，预测未来场景的表征。该模型模拟自车行为对未来环境的影响，生成一系列未来场景的潜在表示。 3. Summarizer Module：根据Latent World Model预测的未来场景表征，对运动规划进行细化和优化，生成最终的轨迹。

关键创新：FutureX的关键创新在于将思维链（CoT）机制引入到端到端自动驾驶规划中，并结合世界模型进行未来场景的预测和推理。与传统的端到端规划器相比，FutureX能够更好地理解场景的动态变化，并做出更合理的决策。此外，Auto-think Switch的设计使得FutureX能够在效率和性能之间进行平衡，根据场景的复杂程度选择不同的运行模式。

关键设计： * Auto-think Switch：具体实现方式未知，可能基于场景复杂度指标（例如周围车辆数量、速度变化等）设定阈值。 * Latent World Model：具体网络结构未知，但推测使用了循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来捕捉时间序列信息。 * 损失函数：除了常规的轨迹平滑性、安全性等损失外，可能还引入了鼓励CoT推理合理性的损失函数（具体形式未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FutureX 能够显著提升现有端到端自动驾驶方法的性能。例如，在 NAVSIM 仿真环境中，FutureX 将 TransFuser 的 PDMS（Planning Distance Metric Success）指标提升了 6.2%。此外，FutureX 还能够生成更合理的运动规划，并减少碰撞次数，同时保持较高的运行效率。这些结果表明 FutureX 在提升自动驾驶系统的安全性和可靠性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

FutureX 的潜在应用领域包括自动驾驶出租车、自动驾驶物流、以及高级驾驶辅助系统（ADAS）。通过提升自动驾驶系统在复杂交通环境下的决策能力和安全性，FutureX 有助于加速自动驾驶技术的商业化落地，并提高道路交通的安全性和效率。未来，该技术可以进一步扩展到其他需要复杂推理和预测的机器人应用场景，例如无人机导航和机器人操作。

📄 摘要（原文）

In autonomous driving, end-to-end planners learn scene representations from raw sensor data and utilize them to generate a motion plan or control actions. However, exclusive reliance on the current scene for motion planning may result in suboptimal responses in highly dynamic traffic environments where ego actions further alter the future scene. To model the evolution of future scenes, we leverage the World Model to represent how the ego vehicle and its environment interact and change over time, which entails complex reasoning. The Chain of Thought (CoT) offers a promising solution by forecasting a sequence of future thoughts that subsequently guide trajectory refinement. In this paper, we propose FutureX, a CoT-driven pipeline that enhances end-to-end planners to perform complex motion planning via future scene latent reasoning and trajectory refinement. Specifically, the Auto-think Switch examines the current scene and decides whether additional reasoning is required to yield a higher-quality motion plan. Once FutureX enters the Thinking mode, the Latent World Model conducts a CoT-guided rollout to predict future scene representation, enabling the Summarizer Module to further refine the motion plan. Otherwise, FutureX operates in an Instant mode to generate motion plans in a forward pass for relatively simple scenes. Extensive experiments demonstrate that FutureX enhances existing methods by producing more rational motion plans and fewer collisions without compromising efficiency, thereby achieving substantial overall performance gains, e.g., 6.2 PDMS improvement for TransFuser on NAVSIM. Code will be released.